在基于樣例的圖像修復(fù)算法中，由于優(yōu)先權(quán)公式的計(jì)算容易受圖像局部噪聲和細(xì)小紋理的干擾，導(dǎo)致修復(fù)順序錯亂；而在搜索最優(yōu)匹配塊時，因忽略了圖像塊內(nèi)部的結(jié)構(gòu)影響，可能導(dǎo)致誤匹配。針對以上問題提出了一種基于圖像的結(jié)構(gòu)一紋理分解及局部總變分最小化的圖像修復(fù)模型。首先，根據(jù)對數(shù)總變分最小化模型，將待修復(fù)圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)一紋理分解，得到圖像的結(jié)構(gòu)分量，并利用圖像的結(jié)構(gòu)分量來計(jì)算待修復(fù)點(diǎn)優(yōu)先權(quán)，使優(yōu)先權(quán)的計(jì)算排除局部紋理干擾而更具魯棒性；其次，將優(yōu)先權(quán)的計(jì)算改進(jìn)為數(shù)據(jù)項(xiàng)和置信項(xiàng)的加權(quán)和，避免了乘積效應(yīng)，確保數(shù)據(jù)項(xiàng)一直發(fā)揮作用，減少因修復(fù)順序不合理造成的錯誤匹配；最后，根據(jù)圖像的局部總變分最小化原則，將圖像塊的最優(yōu)匹配轉(zhuǎn)換為0-1優(yōu)化問題，確保圖像修復(fù)后的局部結(jié)構(gòu)一致性。與3組參考文獻(xiàn)的5組對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，峰值信噪比（ PSNR）提高了1.12~3.56 dB，結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)提高了0.02~0.04。所提模型更好地遵循了修復(fù)優(yōu)先性原則，具有更強(qiáng)的保持圖像局部結(jié)構(gòu)一致性的能力，改善了修復(fù)圖像的視覺效果，適用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的大面積毀損的圖像的修復(fù)。